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AI assisted analyses on the structural and mechanical optimization of wood materials

AI辅助分析木质材料的结构和力学优化

基本信息

批准号：
22KF0199
负责人：
杉山淳司
金额：
$ 1.47万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

深層学習ベースのセマンティックセグメンテーションアプローチ（U-Net）を用いて，微小3点曲げ試験中のひのき材断面内における細胞一つ一つの形態的特徴を時系列に計測して解析した。すなわち、Crocker-Grier連結アルゴリズムを用いて，　試験下の木材サンプルをビデオ撮影し、全細胞の抽出に成功し，面積，離心率，適合楕円の縦横比，バウンディングボックスの縦横比などの形態パラメータを用いてセル構造の変形を評価することができた。こうして、変形の分布と動態を2次元で可視化して明らかにした。柾目，板目，追い柾の各試料を分析した結果，放射組織と板面のなす角度が木材の横断方向の曲げ挙動に影響を与えることが確認された。柾目試験片は，弾性係数（MOE）および破断係数（MOR）が最も大きかった。また，3種類の試験片とも，破壊の発生確率は，細胞の変形が大きい試験片の引張部において高かった。このように，提案した方法は，木材試験片の破壊予測に適応できることがわかった。以上の成果を取りまとめ、Holzforschung誌から公開した。

Deep learning ベースのセマンティックセグメンテーションアプローチ (U - Net) をいて, small 3 qu げ test in のひのき material within the section における cells a つつの form of 徴を series に when measuring して parsing した. すなわち, Crocker - Grier link アルゴリズムを with いて, test under の wood サンプルをビデオ pinch of pump, whole-cell の shadow しにし success, area, eccentricity, suitable for 楕 has drifted back towards ¥ の縦 cross ratio, バウンディングボックスの縦 cross than などの form パラメータを with いてセル tectonic の - shaped を review 価することができた. こうして, - の distribution と dynamic を 2 dimensional で visualization して Ming らかにした. 柾, plate mesh, い柾の each sample を analysis した as a result, the radiation group と panel のなす Angle が wood の transection direction の qu げ挙 influencing をに and えることが confirm された. The test film of Jungmu is および, the coefficient of elasticity (MOE) is および, the coefficient of breaking (MOR) is が, and the maximum is ったった. Youdaoplaceholder0, three types of <s:1> experimental films とと, breaking 壊 <s:1> occurrence accuracy また, cell <s:1> deformation が large <s:1> experimental films <e:1> introduction zhang におてて high った. <s:1> ようにように, proposal たた method った, wood test piece <s:1> breakage 壊 pre-test に suitability 応でるるるとがわったった. The above <s:1> achievements を are taken as まとめ, and the Holzforschung journal らら is made public たた.